如果第一次接触秒杀，那你可能还不太理解，库存100件就卖100件，在数据库里减到0就好了，这有什么麻烦的？理论上是这样，但是具体到业务场景中，减库存就不是这么简单了
例如，我们平常购物都是看到喜欢的商品然后下单，但并不是每个下单请求你都最后付款了。你说系统是用户下单了就算这个商品卖出去了，还是等到用火狐真正付款了才算卖出了呢？这的确是个问题。
减库存有哪几种方式
在正常的电商平台购物场景中，用户的实际购买过程一般分为两步：下单和付款
下单：在商品页面点了立即购买按钮，核对信息之后点击提交订单，这一步称为下单操作。
购买：下单之后，你只有真正完成付款操作才能算真正购买，也就是俗话说的落袋为安。
1.下单减库存
即当买家下单后，在商品的总库存中减去买家购买数量。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是有些人下完单可能并不会付款。
2.付款减库存
即买家下单后，并不立即减库存，而是等到用户付款后才真正减库存，否则库存一直保留给其他买家。但因为付款时才减库存，如果并发比较高，有可能出现买家下单后付不了款的情况，因为可能商品已经被其他人买走了。
3.预扣库存
这种方式相对复杂一些，买家下单后，库存为其保留一定的时间（如十分钟），超过这个时间，库存将会自动释放，释放后其他买家就可以继续购买。在买家付款前，系统会校验该订单的库存是否还有保留：如果没有保留，则再次尝试预扣；如果库存不足（也就是预扣失败）则不允许继续付款；如果预扣成功，则完成付款并实际地减去库存。
这种方案确实可以在一定程度上缓解上面的问题。但是否就彻底解决了呢？其实没有！针对恶意下单这种情况，虽然把有效的付款时间设置为 10 分钟，但是恶意买家完全可以在 10 分钟后再次下单，或者采用一次下单很多件的方式把库存减完。针对这种情况，解决办法还是要结合安全和反作弊的措施来制止。
例如，给经常下单不付款的买家进行识别打标（可以在被打标的买家下单时不减库存）、给某些类目设置最大购买件数（例如，参加活动的商品一人最多只能买 3 件），以及对重复下单不付款的操作进行次数限制等。
针对“库存超卖”这种情况，在 10 分钟时间内下单的数量仍然有可能超过库存数量，遇到这种情况我们只能区别对待：对普通的商品下单数量超过库存数量的情况，可以通过补货来解决；但是有些卖家完全不允许库存为负数的情况，那只能在买家付款时提示库存不足。
大型秒杀中如何减库存？
目前来看，业务系统中最常见的就是预扣库存方案，像你在买机票、买电影票时，下单后一般都有个“有效付款时间”，超过这个时间订单自动释放，这都是典型的预扣库存方案。而具体到秒杀这个场景，应该采用哪种方案比较好呢？
由于参加秒杀的商品，一般都是“抢到就是赚到”，所以成功下单后却不付款的情况比较少，再加上卖家对秒杀商品的库存有严格限制，所以秒杀商品采用“下单减库存”更加合理。另外，理论上由于“下单减库存”比“预扣库存”以及涉及第三方支付的“付款减库存”在逻辑上更为简单，所以性能上更占优势。
“下单减库存”在数据一致性上，主要就是保证大并发请求时库存数据不能为负数，也就是要保证数据库中的库存字段值不能为负数，一般我们有多种解决方案：一种是在应用程序中通过事务来判断，即保证减后库存不能为负数，否则就回滚；另一种办法是直接设置数据库的字段数据为无符号整数，这样减后库存字段值小于零时会直接执行 SQL 语句来报错；再有一种就是使用 CASE WHEN 判断语句，例如这样的 SQL 语句：
UPDATE item SET inventory = CASE WHEN inventory >= xxx THEN inventory-xxx ELSE inventory END
秒杀减库存的极致优化
在交易环节中，“库存”是个关键数据，也是个热点数据，因为交易的各个环节中都可能涉及对库存的查询。但是，我在前面介绍分层过滤时提到过，秒杀中并不需要对库存有精确的一致性读，把库存数据放到缓存（Cache）中，可以大大提升读性能。
解决大并发读问题，可以采用 LocalCache（即在秒杀系统的单机上缓存商品相关的数据）和对数据进行分层过滤的方式，但是像减库存这种大并发写无论如何还是避免不了，这也是秒杀场景下最为核心的一个技术难题。
